基于混沌时间序列的黄金风险预测模型研究

发布时间：2017-03-21 06:03

  本文关键词：基于混沌时间序列的黄金风险预测模型研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：金融是现代市场经济的核心,金融系统的完全稳定是经济社会持续发展的关键。随着金融市场越来越多的突发事件的产生,造成这些突变的内部原因愈发引起人们关注,目前主流的分析方式是基于混沌理论进行系统内部机制研究。黄金交易市场作为金融市场的一个重要组成部分,利用混沌理论对其系统风险预测模型研究是本文的主要目的。本文的主要研究内容如下：(1)对黄金市场系统混沌性进行判别,通过黄金系统非线性验证和确定性验证得出中国黄金交易市场具有混沌性的结论。为后续基于混沌理论的黄金市场深入研究提供理论基础；(2)采用基于混沌理论的递归图方法对黄金时间序列风险特征表示。提出了三种黄金风险状态对应的递归图模式；(3)采用BP神经网络和Elman神经网络对黄金价格时间序列预测。实验结果表明Elman对黄金价格预测精度更高,更适用于黄金价格时间序列预测；(4)采用领域无关的距离度量时间序列分类方法DTW(Dynamic Time Warping)和RPCD(Recurrence Patterns Compression Distance)进行黄金价格风险分类。实验表明,RPCD分类效果优于DTW。本文在黄金交易市场中应用递归图分析法对黄金价格时间序列进行风险特征表示,根据递归图模式推演出黄金价格风险存在规律。这些研究成果有利于进一步分析黄金市场的风险发生规律,以便及时采取适当的预警措施。
【关键词】：黄金价格时间序列 混沌理论 递归图 风险预测
【学位授予单位】：西北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.54;TP183
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 选题背景与意义9-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 金融市场混沌性识别和非线性预测模型构建研究现状11-13
• 1.2.2 金融产品价格时间序列分类研究现状13
• 1.3 本文研究内容13-15
• 1.4 论文的结构安排15-17
• 第二章 基于混沌理论的黄金市场混沌性识别17-29
• 2.1 金融混沌的概念及特征17-19
• 2.2 黄金市场混沌识别19-25
• 2.2.1 黄金价格时间序列的非线性检验19-20
• 2.2.2 相空间理论20-24
• 2.2.3 黄金市场的确定性检验24-25
• 2.3 实证分析25-27
• 2.4 本章总结27-29
• 第三章 基于递归图的黄金价格时间序列特征表示29-35
• 3.1 递归图29-31
• 3.1.1 递归图的背景意义29
• 3.1.2 递归图的基本原理29-31
• 3.2 基于递归图的特征表示31-33
• 3.3 黄金价格时间序列的定量递归分析33-34
• 3.4 本章总结34-35
• 第四章 基于人工神经网络的黄金价格时间序列预测35-49
• 4.1 BP神经网络35-39
• 4.1.1 BP神经网络结构35-36
• 4.1.2 BP神经网络算法原理36-39
• 4.2 Elman神经网络39-43
• 4.2.1 Elman神经网络算法原理39-41
• 4.2.2 Elman神经网络预测流程41-42
• 4.2.3 Elman神经网络设计42-43
• 4.3 实验结果分析43-48
• 4.4 本章总结48-49
• 第五章 面向递归压缩的黄金价格风险分类49-57
• 5.1 时间序列分类算法原理49-53
• 5.1.1 DTW算法原理50
• 5.1.2 递归压缩距离RPCD算法原理50-53
• 5.2 DTW和RPCD实验结果53-56
• 5.2.1 UCR数据集实验结果53-55
• 5.2.2 RPCD风险分类结果55-56
• 5.3 本章总结56-57
• 第六章 论文总结展望57-59
• 参考文献59-65
• 致谢65-67
• 攻读博士/硕士学位期间取得的科研成果67

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本文编号：259132